论融合主动与被动声学传感的同步定位与建图

对蝙蝠社会行为的研究表明，它们具有窃听附近同类发出信号的能力。它们能将这种“被动”数据与自身信号主动收集的数据进行融合，以获取更多关于环境的信息，从而更高效地飞行和捕猎，并在竞争猎物时避免或造成干扰。声学传感器能够实现类似的壮举，但通常在同一时间仅以主动或被动单一模式使用。在同一阵列中同时使用主动和被动传感是否有益？在本研究中，我们定义了一组用于主动、被动和融合传感系统的模型，以从由点状路标定义的环境中测量距离和方位数据。这些测量数据被用于通过扩展卡尔曼滤波器（EKF）和 FastSLAM 2.0 方法解决同步定位与建图（SLAM）问题。我们的结果与先前的研究发现一致。具体而言，当主动传感局限于狭窄的角度范围时，融合传感即使不能表现得更出色，也能达到相当的精度，同时还能使传感器感知到更多的周围环境。